Economics

本文系统探讨量化投资策略在资本市场中的理论与实践框架,揭示数据驱动的跨学科模型如何重塑金融决策范式。研究剖析量化投资的核心理念,论证其通过算法削弱人类认知偏差、实现高频精准执行的竞争优势,同时警示模型过拟合与技术依赖的潜在风险。继而剖析量化策略在多资产配置中的应用逻辑：股票多因子模型挖掘定价偏差,期货套利捕捉基差收敛,AI技术融合卫星数据预判供应链波动,智能风控体系则通过动态对冲与压力测试抵御尾部风险。最后提出技术创新与监管协同的优化路径——构建联邦学习框架打破数据孤岛,运用区块链增强算法透明度,推动量化投资从效率优先向稳健均衡进化。研究成果为平衡金融科技创新与系统性风险防范提供理论锚点,助力资本市场高质量发展。